基于地面监测的京津冀PM_(2.5)时空变化特征研究

为掌握京津冀PM_(2.5)的总体污染情况,基于京津冀地区13个城市2014年2月—2018年1月的PM_(2.5)地面监测站数据,采用ArcGIS地统计学的普通克里金插值、SPSS的系统聚类分析和MATLAB的小波分析方法,对该区域PM_(2.5)质量浓度时空变化特征进行综合研究。结果表明:京津冀区域PM_(2.5)质量浓度呈南高北低、逐年下降趋势,"大气十条"成效显著;系统聚类结果良好,PM_(2.5)呈现地带差异性和区域相似性特征,由北向南分为Ⅰ类城市张家口、承德、秦皇岛,Ⅱ类城市北京、天津、廊坊、沧州、唐山,Ⅲ类城市保定、石家庄、邢台、邯郸、衡水;利用db6小波进行6层分解,再对最高层低频系数进行重构,发现每个区域都具有较显著的冬春高、夏秋低的年际变化规律,各区域典型城市冬季单峰特征明显,邢台和唐山峰值较高,基本在180μg/m3和120μg/m3左右,承德则在60μg/m3以下。     

PM2.5污染与健康支出:时间滞后效应与空间溢出效应

基于ArcGIS技术解析卫星栅格数据,获得2002—2015年中国31个省级的PM_(2.5)平均质量浓度和最大质量浓度,采用空间杜宾模型,定量考察PM_(2.5)污染对健康支出影响的时间滞后效应和空间溢出效应。结果表明:1)当期的PM_(2.5)平均质量浓度对人均就诊次数的影响不显著,而滞后一期的PM_(2.5)平均质量浓度的系数显著为正,表明PM_(2.5)污染对人均就诊次数的影响具有时间滞后效应; 2)通过更换代理变量的方式进行稳健性检验,估算结果依然显著; 3)空间模型分析表明,PM_(2.5)污染具有较强的空间传递性,一个地区的健康风险不仅来源于本地区的PM_(2.5)污染,还有很大一部分风险来源于邻近地区的PM_(2.5)污染。在宏观上为PM_(2.5)污染对健康支出的影响提供了证据,也为区域制定PM_(2.5)污染的联防联控机制提供了依据。     

京津冀典型城市PM_(2.5)污染的健康风险及经济损失研究

京津冀地区是中国北方经济规模最大、最具活力的地区,也是中国空气污染最严重的区域之一。京津冀地区的PM_(2.5)质量浓度一直远超我国环境质量标准的二级限值(35μg/m~3),其中石家庄市在2013年PM_(2.5)的年均质量浓度高达156μg/m~3。而PM_(2.5)对人体健康有严重的影响,是与健康关系最为密切的一类大气污染物。定量评价PM_(2.5)对人群健康的危害,不仅具有重要的学术研究意义,还可以为空气质量和卫生指标的决策提供重要的科学依据。根据京津冀典型城市北京、天津和石家庄市的PM_(2.5)污染特征、基础健康资料和暴露-反应关系系数,利用健康风险评估模型,选择呼吸系统疾病、心血管疾病等作为健康终端,研究三地受PM_(2.5)污染的影响。并且采用效益转换法估算了3个城市PM_(2.5)质量浓度变化引起的健康风险的经济损失。结果表明,慢性支气管炎和心血管疾病的死亡率、发病率及其经济损失受PM_(2.5)污染影响最大。其中,2017年北京市慢性支气管炎和心血管疾病死亡的经济损失占总经济损失的比例分别高达87. 75%和7. 86%。同一暴露水平下人口密集、经济发达的城市所受的健康风险及经济损失更大。2017年北京市由PM_(2.5)污染所造成的健康风险的经济损失为333. 91亿元,天津市为211. 09亿元,石家庄市为169. 34亿元;随着大气污染防治行动的开展,由PM_(2.5)引起的健康风险及其经济损失也随之下降,相比于2013年三地的降幅分别达到32. 5%、35. 5%和32. 1%。     

3种区域空气质量空间插值方法对比研究

空间插值方法可实现空气质量空间可视化展示,也是可视化研究空气质量区域分布特征的重要方法。由于区域空气质量受污染物种类及季节的影响明显,不同空间插值方法的可靠性和适用性存在差异。利用珠三角区域62个大气环境自动监测站的空气污染物浓度数据,分别采用反距离加权、规则样条函数2种确定性插值方法和地统计学的克里金法进行空间插值计算,结合交叉验证法,综合对比分析不同空气污染物、不同季节的空间插值效果。结果表明,克里金法能得到整体最优的插值精度,插值结果可靠性最高,但在表达空气质量空间分布特征上过渡平滑性欠佳。不同空气污染物空间插值效果不同,季节性特征也对插值结果影响显著。3种空间插值方法的ρ(PM2.5)、ρ(O3)插值效果均明显优于一次污染物,其插值结果的MRE(平均相对误差)在0.186~0.313,决定系数R2基本在0.8以上,但一次污染物的MRE均在0.352以上。3种方法 PM2.5的夏季插值结果均明显优于其他季节:PM2.5夏季ME(平均误差)均值在-0.1~0.3μg/m3,且95%置信区间较小,误差分布集中;而非夏季高污染时期的空间插值效果相对较差。     

中国城市PM2.5与PM10中重金属水平及分布差异

在大量文献调研的基础上,对正常天气下中国43个城市PM_(2.5)和26个城市PM_(10)中As、Cd、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn的数据进行了归纳和分析,探讨中国城市PM_(2.5)和PM_(10)中重金属的总体分布及区域分布特征,并对今后的研究提出了建议。结果表明:1)我国对空气颗粒物中重金属的研究主要集中在PM_(2.5)和PM_(10)两种粒级;PM_(10)中各元素质量浓度均大于PM_(2.5)中元素质量浓度,但两者之间差异不显著;2)不同粒级颗粒物中重金属质量浓度区域分布不同,总体上PM_(2.5)中重金属质量浓度在我国华南、西北地区较高,西南地区最低,而PM_(10)中重金属质量浓度在华北、西北地区较高,西南地区较低;3)总体上,PM_(2.5)中重金属质量浓度表现为省会城市高于地级城市,而PM_(10)中重金属质量浓度表现为地级城市高于省会城市。今后可从不同粒级颗粒物中重金属含量分布特征及不同来源颗粒物粒径特征等方面开展更多的研究,为治理城市空气污染提供科学依据。     

乌鲁木齐市采暖期与非采暖期大气PM_(2.5)和PM_(10)中水溶性离子特征分析

为了解乌鲁木齐市采暖期和非采暖期大气颗粒物(PM_(2.5)和PM_(10))水溶性离子污染特征,于2015年在乌鲁木齐市采集两个时期大气颗粒物样品,采用离子色谱仪(IC)等仪器对PM_(2.5)和PM_(10)中的9种水溶性离子进行了定量分析。结果表明,乌鲁木齐市采暖期PM_(2.5)与PM_(10)中水溶性离子平均质量浓度分别为(76.26±36.15)μg/m3和(88.94±41.43)μg/m3,约为非采暖期的2倍,主要水溶性离子是SO2-4、NH_4~+、NO-3和Cl-,这4种水溶性离子分别占PM_(2.5)和PM_(10)中总水溶性离子的88.91%和90.03%;非采暖期PM_(2.5)与PM_(10)中水溶性离子平均质量浓度分别为(37.62±14.03)μg/m3和(44.12±16.79)μg/m3,主要水溶性离子是SO2-4、NH_4~+、NO-3和Ca2+,这4种水溶性离子分别占PM_(2.5)和PM_(10)中总水溶性离子的88.18%和86.96%。采暖期PM_(2.5)和PM_(10)中NH_4~+、SO2-4、NO-3三者之间有强相关性,它们可能具有相似的来源;而非采暖期NH_4~+和SO2-4、Cl-的相关性最强,非采暖期NH_4~+在PM_(2.5)和PM_(10)中主要以(NH_4)2SO4和NH_4Cl形式存在。采暖期和非采暖期乌鲁木齐市[NO-3]/[SO2-4]均小于1,推测乌鲁木齐市颗粒物污染可能主要来源于固定排放源。     

环境信息关联模型及植被对PM2.5浓度的影响研究

选取北京24个PM_(2.5)监测站点2017年8月17日至21日逐小时PM_(2.5)质量浓度数据及16个市辖区的逐小时气象数据,建立了北京各区关于PM_(2.5)质量浓度的环境信息关联模型,并在此基础上分析了植被在PM_(2.5)与气象因素及区域污染的关联中发挥的作用。通过分析模型脉冲响应曲线的数值可以看出,绿化率与PM_(2.5)对相对湿度扰动的响应相关性最高(R2=0.71),其次为风速(R2=0.54),但绿化率与PM_(2.5)对温度扰动的响应的相关性不高。PM_(2.5)对风速扰动的响应最为迅速。绿化率越高的市辖区,PM_(2.5)对3种气象要素的响应越剧烈且越容易出现波动,PM_(2.5)对气象要素总扰动的响应的滞后期与绿化率有较强的相关性(R2=0.62)。对各区域PM_(2.5)质量浓度进行逐步回归分析,结果表明高植被覆盖的地区更不易受到其他区域污染物的影响。     

北京市冬季PM_(2.5)污染特征与区域传输影响研究

选取北京师范大学监测点于2015年1月进行PM_(2.5)样品采集,应用离子色谱仪(IC)分析PM_(2.5)中水溶性无机离子质量浓度,采用WRF-CAMx-PSAT模型系统对采样时段PM_(2.5)及典型离子的区域来源进行了模拟。结果表明,采样期间(2015年1月2—20日)与重污染过程(2015年1月13—15日)北京PM_(2.5)质量浓度分别为(105.9±72.6)μg/m~3和(232.2±80.2)μg/m~3,PM_(2.5)中总水溶性无机离子质量浓度分别为(47.4±39.8)μg/m~3和(120.7±23.3)μg/m~3,分别占PM_(2.5)的44.2%和53.9%。SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+是水溶性离子的主要组分,非重污染过程和重污染过程这3种水溶性离子质量浓度之和分别占总水溶性离子质量浓度的80.5%和89.3%。模拟结果显示,本地源排放是北京市PM_(2.5)、SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+的主要来源,贡献率分别为81.4%、79.5%、58.1%、95.3%,北京周边源排放对PM_(2.5)贡献率较大的有保定、天津、张家口、唐山,这4市占北京周边省市排放源贡献率的72.0%。     

北京一次近地面O3与PM2.5复合污染过程分析

利用O_3、PM_(2.5)监测数据、紫外辐射观测数据及气象观测资料,结合WRF模式模拟的大气环境背景场,分析了2014年9月3—8日北京一次近地层O_3与PM_(2.5)复合污染过程。结果表明,O_3和PM_(2.5)出现高质量浓度污染与大陆高压和副热带高压系统的相继持续控制有关,较强的紫外辐射及高压形成的下沉气流是造成边界层复合污染,尤其是O_3污染的主要原因。此次复合污染过程中,O_3于9月4—7日连续4 d超标,PM_(2.5)于9月5—7日连续3 d超标。造成这一现象的原因为:受大陆高压和副高的持续高压影响,北京地区天气晴朗、紫外辐射较强,地面风场较弱,700 h Pa以下持续存在下沉气流,O_3日均质量浓度逐日上升,于9月5日先到达峰值,同时PM_(2.5)日均质量浓度逐日升高;6日在副高西部边缘偏南暖湿气流输送及形成的平流逆温作用下,PM_(2.5)质量浓度突增,削弱了太阳紫外辐射强度,O_3质量浓度开始下降。此后,在低压槽作用下PM_(2.5)质量浓度增到峰值,O_3质量浓度保持下降趋势。9月5—7日形成了3 d的O_3与PM_(2.5)复合污染事件。     

昆明城区大气PM2.5中重金属浓度水平与健康风险研究

为探讨昆明城区大气环境PM_(2.5)中重金属的质量浓度水平和健康风险,于2013年4月、10月和2014年1月、5月在昆明市3个监测点采集PM_(2.5)样品,利用ICP-MS方法检测了8种重金属Cr、Mn、Pb、Ni、Cu、Zn、As和Cd的质量浓度水平。结果表明,昆明工业区监测点大气PM_(2.5)中Mn、Pb、Ni、Cu、Zn、As和Cd的质量浓度高于交通密集区和清洁对照点,冬春季重金属质量浓度高于夏秋季。主成分分析结果表明,昆明城区大气PM_(2.5)重金属主要来源于冶金工业源(49.43%)、地面扬尘和道路交通的混合源(18.73%)和燃煤源(12.61%)。健康风险评价结果表明,昆明城区大气PM_(2.5)中8种重金属对成人和儿童的非致癌风险均小于非致癌风险阈值1,非致癌风险最高的均为Mn,分别为9.21×10~(-3)和3.18×10~(-3);致癌风险最高的是Cr,为1.41×10~(-6),处于致癌风险安全阈值10~(-6)~10~(-4)内。     

城市PM_(2.5)污染防控多指标空间区划研究

针对"单一评价指标"难以准确揭示城市空气污染特征的问题,基于"空气质量浓度、人口暴露强度、人口加权浓度"3个指标,以长沙市为例,对比分析了各指标在城市PM2.5污染防控区划中的差异与优缺点。结果表明,研究区质量浓度指标区划下的暴露防控区呈梯度面分布,空间平滑效应明显。而顾及人口特征的人口暴露强度和人口加权浓度两个指标能够揭示污染防控区的空间微观差异,但前者受人口空间分布因素的影响过大,风险异常集聚效应"突出"。融入空气质量标准的人口加权浓度相对风险指标能够更准确地揭示长沙市人口PM2.5暴露风险空间变化规律。开展城市PM2.5污染防控多指标空间区划研究,有利于弥补单一指标评价结果的局限性及不确定性。     

南京市大气PM_(10)浓度的估算模型研究

以南京市为例,利用空气污染指数API、气象数据和TERRA/AQUA卫星气溶胶光学厚度(AOD)产品,分析了南京市PM_(10)浓度的变化规律,在PM_(10)浓度与气象要素进行相关分析的基础上,初步建立了基于气象要素和AOD的PM_(10)浓度估算模型。结果表明,南京市PM_(10)浓度在每年11,12月或1月最高,7,8月最低,季节性变化表现为冬春季浓度最高,秋季其次,夏季最低,PM_(10)浓度有逐年下降的趋势,但年均值仍高于国家II级标准;除了大气混合层高度外,PM_(10)浓度与大气压、风速、气温、相对湿度、水汽压、能见度、气溶胶光学厚度都有较好的相关性;基于气象要素的PM_(10)浓度估算模型的绝对系数R~2为0.510、平均相对误差为26.04%,基于AOD的PM_(10)浓度估算模型以TERRA和AQUA卫星AOD平均值构建的最佳,绝对系数R~2为0.482、平均相对误差26.11%,两种模型对PM_(10)的预测预报具有一定的指示意义。     

基于在线观测的北京冬季一次PM2.5重污染过程特征分析

选取2017年1月初北京一次典型PM_(2.5)重污染过程为研究对象,应用污染物在线监测仪器并结合气象要素对地面PM_(2.5)及化学组分质量浓度污染特征进行了分析,采用微脉冲激光雷达对垂直方向进行观测,分析边界层及消光系数的变化特征。结果表明,从PM_(2.5)质量浓度的演变过程来看,本次污染可大致分为爬升、重污染、清除3个阶段。重污染时期的气象特征为高湿、低压、低风速;南部琉璃河((336.8±118.6)μg/m~3)、永乐店((323.1±86.2)μg/m~3)PM_(2.5)污染水平相近,均高于城区车公庄((278.7±138.7)μg/m~3);碳组分和二次水溶性离子是PM_(2.5)的主要组分,占到PM_(2.5)质量浓度的58.09%(车公庄)、71.43%(琉璃河)、76.57%(永乐店);SO2-4质量浓度上升显著,在总组分中比例由非重污染时期的16.73%升高到重污染时期的22.29%;3处监测点SOR和NOR均值分别为0.57和0.24,表明重污染期间二次转化明显。垂直方向观测结果表明,重污染时期边界层高度明显降低;气溶胶近地面消光系数高,表明污染物主要集中在近地面层。     

美国大气许可中PM_(2.5)评估方法及对中国的启示

随着我国大多城市从煤烟型污染为主转向煤烟型污染和光化学污染物共存,二次污染越来越严重,单纯地控制一次颗粒物的排放有时很难达到预期效果。而现行大气环评导则推荐的法规预测模式适合模拟一次污染物的传输及扩散,难以处理复杂的化学转化过程。结合美国环保署许可申请中有关PM_(2.5)模拟的指南,提出我国下一步环境影响评价工作中一次及二次PM_(2.5)的评估方法建议。对于一般大气环境影响评价,可以采用有简单化学机制的CALPUFF模式进行预测;对于极少数污染源排放量非常大的项目,在条件满足的情况下,可选用CMAQ等第三代光化学模式进行预测。     

基于β射线技术测量PM2.5的准确性研究

为了实现对PM_(2.5)细颗粒物浓度的准确测量,分析了影响准确测量PM_(2.5)浓度的因素。β射线测量PM_(2.5)准确性的关键在于质量吸收系数的确定,其大小直接影响最终PM_(2.5)浓度的计算。通过试验证明决定质量吸收系数大小的四大因数为β射线穿过的多层滤膜的物理分布结构、射线源能量、射线源到滤膜的距离及滤膜的密度,被透射介质的厚度及滤膜的质量对质量吸收系数没有影响。利用标准膜对仪器的精度进行了校正,对量程进行了标定。     

保定市城区典型家庭室内PM_(2.5)中BDE-47的污染特征研究

以保定市为研究区域,采集城区家庭室内一年四季的PM_(2.5)样品,对家庭室内PM_(2.5)的质量浓度水平和其中BDE-47污染特征、季节变化、灰霾天气的影响以及呼吸暴露水平等进行研究。结果表明,家庭室内PM_(2.5)的质量浓度范围为42.0～180μg/m3,室内外空气中PM_(2.5)质量浓度具有良好相关性。家庭室内PM_(2.5)中BDE-47的质量浓度为0.28～12.1 pg/m3,平均质量浓度为(3.24±3.08) pg/m3,与文献报道水平相近。家庭室内PM_(2.5)中BDE-47的质量浓度具有明显的季节性,冬季室内PM_(2.5)中BDE-47的水平显著高于其他季节(p 0.05),春季和秋季的质量浓度水平相近但显著高于夏季(p 0.05)。灰霾天家庭室内PM_(2.5)中BDE-47的质量浓度略高于非灰霾天,但差异并不显著(p 0.05)。呼吸暴露风险评估结果表明,儿童和成人对家庭室内PM_(2.5)中BDE-47的呼吸摄入量分别为2.81～6.05 pg/(kg·d)和1.55～3.33 pg/(kg·d); BDE-47对儿童和成人的致癌风险分别为4.21×10~(-4)～9.08×10~(-4)和2.32×10~(-4)～5.00×10~(-4),均超过世界卫生组织规定的可接受的癌症风险1.0×10~(-4),表明居民暴露室内PM_(2.5)中BDE-47具有潜在致癌风险。     

风量调节方式对室内污染物浓度的影响分析

针对不同室外空气质量条件,利用MATLAB/Simulink分别对新回风比例不变、新风量不变改变回风量、回风量不变改变新风量的变风量空调系统室内PM_(2.5)质量浓度和CO2体积分数进行了模拟分析。模拟结果表明:对于新回风比例不变的系统,室内PM_(2.5)稳定质量浓度与室外PM_(2.5)质量浓度有关,而与回风量和额定回风量的比值R1无关;但室内PM_(2.5)质量浓度下降速度与R1有关。对于新风量不变改变回风量的系统,室内PM_(2.5)质量浓度主要受回风量影响。对于回风量不变改变新风量的系统,室外PM_(2.5)质量浓度和新风量是影响室内PM_(2.5)质量浓度的主要因素。     

重庆市生态保护发展区域大气PM_(10)和PM_(2.5)健康风险评价研究

选择重庆市生态保护发展区域2016年9月1日至11月30日6个大气自动观测站的数据进行分析,结果表明:研究区域大气环境中的PM_(10)和PM_(2.5)日均值均满足《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)中二级标准要求。研究区域6个观测站大气中的PM_(10)和PM_(2.5)与风速、风向、温度和湿度均呈不同程度的显著相关性,大气中的PM_(2.5)的健康风险值均大于PM_(10),PM_(10)和PM_(2.5)的健康风险值均未超过美国国家环境保护局(US EPA)规定的1×10^(-6)~1×10^(-4)可接受风险范围。研究区域秋季大气环境中细颗粒的来源在不同程度上均受到极地气候和环流气团影响。     

强电场介质装置对实际环境PM2.5的净化效果

针对室内环境PM_(2.5)污染问题,设计了一台空气净化器,以强电场介质(Intense Field Dielectric,IFD)装置作为其核心过滤元件。在上海某办公室,以香烟烟雾为PM_(2.5)发生源,测试了净化器的一次过滤效率、风量、能耗、臭氧发生量,以及不同档位运行工况下室内PM_(2.5)质量浓度衰减情况和换气次数,并计算了各档位的洁净空气量(Clean Air Delivery Rate,CADR)和净化效能。结果表明,IFD装置能够有效净化实际环境中的高浓度PM_(2.5),其臭氧发生量符合环境要求。空气净化器在2档运行时,CADR和净化效能均较大。     

保定市环境空气PM_(2.5)中多环芳烃污染特征及呼吸暴露风险

为探究保定市PM_(2.5)中多环芳烃(PAHs)的污染特征及其健康风险,于2017年1月和7月采集了保定市城区5个地点的PM_(2.5)样品,利用气质联用仪测定了16种优控PAHs的质量浓度。结果表明,保定市夏季和冬季PAHs平均质量浓度分别为(7.16±2.23) ng/m~3和(629.73±338.53)ng/m~3。特征比值分析表明,机动车燃油排放、生物质和煤燃烧排放是保定市环境空气PM_(2.5)载带PAHs的主要来源。终生致癌风险(ILCR)评估结果表明,成人夏季和冬季ILCR分别为4.59×10-6和6.47×10-4,提示具有较高的健康风险,需要采取措施进行防控。